为什么需要Spring Cloud Sleuth
- 微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。
- 由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。
- 主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。
- 所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。
举个例子，在微服务系统中，一个来自用户的请求，请求先达到前端A（如前端界面），然后通过远程调用，达到系统的中间件B、C（如负载均衡、网关等），最后达到后端服务D、E，后端经过一系列的业务逻辑计算最后将数据返回给用户。对于这样一个请求，经历了这么多个服务，怎么样将它的请求过程的数据记录下来呢？这就需要用到服务链路追踪。
基本术语
Spring Cloud Sleuth采用的是Google的开源项目Dapper的专业术语。
- Span：基本工作单元，发送一个远程调度任务 就会产生一个Span，Span是一个64位ID唯一标识的，Trace是用另一个64位ID唯一标识的，Span还有其他数据信息，比如摘要、时间戳事件、Span的ID、以及进度ID。
- Trace：一系列Span组成的一个树状结构。请求一个微服务系统的API接口，这个API接口，需要调用多个微服务，调用每个微服务都会产生一个新的Span，所有由这个请求产生的Span组成了这个Trace。
- Annotation：用来及时记录一个事件的，一些核心注解用来定义一个请求的开始和结束 。这些注解包括以下：
1⃣️ cs - Client Sent -客户端发送一个请求，这个注解描述了这个Span的开始
2⃣️ sr - Server Received -服务端获得请求并准备开始处理它，如果将其sr减去cs时间戳便可得到网络传输的时间。
3⃣️ ss - Server Sent （服务端发送响应）–该注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端)，如果ss的时间戳减去sr时间戳，就可以得到服务器请求的时间。
4⃣️ cr - Client Received （客户端接收响应）-此时Span的结束，如果cr的时间戳减去cs时间戳便可以得到整个请求所消耗的时间。
案例实战
- 本文案例一共四个工程采用多Module形式
目录结构
- 需要新建一个主Maven工程，主要指定了Spring Boot的版本为1.5.3，Spring Cloud版本为Dalston.RELEASE
1⃣️ 包含了eureka-server工程，作为服务注册中心 eureka-server的创建过程这里不重复
2⃣️ zipkin-server作为链路追踪服务中心，负责存储链路数据
3⃣️ gateway-service作为服务网关工程，负责请求的转发,同时它也作为链路追踪客户端，负责产生数据，并上传给zipkin-service
4⃣️ user-service为一个应用服务，对外暴露API接口，同时它也作为链路追踪客户端，负责产生数据
主maven pom文件
构建zipkin-server工程
- 目录结构
- pom文件
- 配置文件
- 代码
构建user-service
目录结构
pom文件
代码
配置文件
